一种改进的基于梯度提升回归算法的O2O电子商务推荐模型

发布时间：2017-08-21 08:12

  本文关键词：一种改进的基于梯度提升回归算法的O2O电子商务推荐模型

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【摘要】：位置属性对于线下消费的用户具有重要影响。为了有效提高个性化推荐精度,在对O2O电子商务特点进行用户特征分析的基础上,在推荐算法中引入当前时间参数和位置参数,提出了一种改进的基于梯度提升回归算法的O2O电子商务推荐模型。实验结果表明,改进的基于梯度提升回归算法的O2O电子商务推荐模型在实时性和准确性方面明显优于传统的推荐算法。
【作者单位】： 安徽理工大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 梯度提升回归树 位置服务 个性化推荐 行为日志分析
【基金】：安徽省自然科学基金(1408085QE94)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言间建立了直接联系,为企业带来更大的商机。贝恩公司与阿里巴巴研究院联合开展的2015年互联网的快速发展将人类带进了信息化时度中国电商报告显示,2014年中国线上销售额代,从根本上改变了个人生活和企业发展。对已经达到2.9万亿,其中一线城市人均支出超于个人而言,足不出

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本文编号：711761